Référence: 251286960F

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Mise à jour le

DU Data Scientist

Ecole universitaire de physique et d'ingénierie - Université Clermont Auvergne

Cet organisme a obtenu la marque « Qualiopi » pour ses actions de formation.

Cet organisme a obtenu la marque « Qualiopi » pour ses actions de bilans de compétences.

Cet organisme a obtenu la marque « Qualiopi » pour ses actions permettant de faire valider les acquis de l’expérience.

Cet organisme a obtenu la marque « Qualiopi » pour ses actions de formation par apprentissage.

Niveau de sortie : Sans Niveau spécifique

Pour cette formation

1 session disponible

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Objectifs

Le terme Data Science recouvre un ensemble de connaissances et de compétences permettant d’exploiter de (grandes) quantités de données à l’aide d’outils d’analyse statistiques modernes. L’ensemble des méthodes employées, connues parfois sous les dénominations d’intelligence artificielle, fouille de données ou bien encore « big data » vise à extraire de systèmes complexes des informations permettant, entre autres, la visualisation, la classification et la modélisation des données. Des métiers spécifiques sont apparus au cours des dernières années autour de ces thématiques, et la demande d’experts en traitement de données, les « Data Scientists », est en pleine croissance dans de nombreux domaines scientifiques et socio-économiques.Les compétences globales proposées par la formation sont les suivantes : maîtriser des concepts statistiques avancés, utiliser des techniques modernes de calcul et de traitement des données, pratiquer des méthodes d’analyse prédictive et d’optimisation, implémenter des algorithmes d’apprentissage supervisé et non supervisé.L’ensemble de ces compétences est mis en œuvre dans les champs disciplinaires des chercheurs et enseignants-chercheurs qui portent cette formation.

Programme

Chaque UE laisse une place significative aux exercices et sessions pratiques sur machine réalisés à l’aide de l’environnement interactif open-source Jupyter Notebook et du service web de gestion et d’hébergement de logiciels github.
La formation a lieu à l'UCA, campus des Cézeaux, Aubière, sauf pour L’UE 5 « Data Engineering » qui se déroule au Centre de Calcul du CNRS, à Villeurbanne. Les UE de la formation se déroulent chacune sur une semaine au cours de l'année. Les UE 1-4 ont lieu de Septembre à Janvier, les UE 5-8 ont lieu de Janvier à Mai.  Le diplôme universitaire est délivré si au moins 5 UE (choisies parmi les 8) sont validées. Les UE forment un ensemble auto-cohérent et peuvent aussi être proposées individuellement à la Formation Continue.
Les enseignements sont dispensés par des chercheurs et enseignants-chercheurs du Laboratoire de Physique de Clermont (LPC), du Laboratoire d’Informatique, de Modélisation et d’Optimisation des Systèmes (LIMOS), du Laboratoire de Mathématiques (LMBP) et de l'Institut Pascal (IP). La formation s'appuie sur les recherches conduites dans ces laboratoires, en particulier elle bénéficie de l’implication de ses intervenants dans de nombreuses expériences scientifiques (certaines de dimension internationale comme le CERN) et de leur expertise dans le domaine des Data Science: analyse de grande masses de données, traitement d’image, robotique, machine learning, méthodes et algorithmes statistiques, informatique, calcul et intelligence artificielle.

Certifications et métiers visés

Consulter le diplôme, titre ou certificat... délivrés en fin de formation ainsi que les métiers auxquels cette formation vous donne accès.

Résultats attendus

Attention, cette formation ne conduit pas à une certification ou une habilitation inscrite au RNCP.
Activités visées / compétences attestées

Compétences acquises pendant la formation :
  • Maîtriser des concepts statistiques avancés
  • Programmer avec des logiciels d'analyse statistique (R, Python)
  • Appliquer des méthodes d’analyse prédictive
  • Construire des modèles statistiques
  • Appliquer des méthodes de classification et de régression
  • Utiliser des librairies de Machine Learning (scikit-learn, Pytorch)
  • Implémenter des algorithmes d’apprentissage supervisé (réseaux de neurones)
  • Comprendre les problématiques du "Big Data"
  • Utiliser des techniques de fouille de données
  • Connaître les problématiques liées au calcul
  • Savoir choisir le stockage le plus adapté (cloud, bases de données SQL et NoSQL)
  • Utiliser un Notebook de type Jupyter pour mener une analyse de données


Insertion professionnelle

Le Diplôme Universitaire offre des débouchés variés dans plusieurs secteurs, tels que :
  • Métiers de Data Scientist (data analyst, data miner,...)
  • Chargé d’études statistiques
  • Chargé d’études prospectives et d’optimisation
  • Analyste en intelligence socio-économique
  • Responsable gestion et analyse de données
  • Métiers de la Recherche

1 session : DU Data Scientist

  • au

    Date limite d'inscription 19 septembre 2025

    Ecole universitaire de physique et d'ingénierie - Université Clermont Auvergne

    Cet organisme a obtenu la marque « Qualiopi » pour ses actions de formation.

    Cet organisme a obtenu la marque « Qualiopi » pour ses actions de bilans de compétences.

    Cet organisme a obtenu la marque « Qualiopi » pour ses actions permettant de faire valider les acquis de l’expérience.

    Cet organisme a obtenu la marque « Qualiopi » pour ses actions de formation par apprentissage.

    • Commune : Aubière (63)
    • Session terminée

    Formation professionnelle